基于Hammerstein模型的非线性信道广义线性盲均衡算法

为了提高非线性信道盲均衡的性能、降低运算复杂度,本文以Hammerstein模型代替传统的Volterra级数模型来模拟非线性信道,利用非线性信道接收信号呈现非圆性的特点,构造了一种新的基于Wiener非线性模型的广义线性盲均衡器,并在常模准则的基础上提出了NCWL-CMA和NCWL-CMA Newton-like两种非线性信道广义线性盲均衡器抽头系数更新算法.理论分析和仿真实验结果表明,与传统盲均衡算法相比,新算法显著地降低了剩余码间干扰,提高了收敛速度.     

基于对数域同态滤波的时延估计算法研究

针对水声信道中窄带信号的多途时延估计问题,本文在对复倒谱时延估计方法进行研究的基础上,提出了一种基于对数域同态滤波的时延估计算法.结合复倒谱与同态滤波思想,将接收的窄带信号首先变换到对数域,然后与本地存储的信号进行谱减法,再对相减后的信号进行滤波以消除残余的信号与噪声成分,最后将其恢复到时域以获取多途时延估计.与传统的匹配滤波/相关处理以及复倒谱分析方法相比,本文算法具有时延估计精度高、噪声抑制能力较强等特点.仿真与湖试数据处理结果证明了该方法的有效性.     

基于无噪后验错误矢量信号能量的变正则因子仿射投影算法

变正则因子技术是提高仿射投影自适应算法性能的重要方法之一.由于环境噪声的影响,现有的变正则因子自适应算法收敛速度较慢且稳态误差较大,各种测量、评估误差的存在进一步恶化了算法性能.为提高自适应算法的跟踪性能,本文在分析无噪先验错误矢量、无噪后验错误矢量和额外均方错误间关系的基础上,提出通过最小化无噪后验错误矢量信号能量来推导自适应变正则因子表达式的方法.在实践应用中,该方法利用了测量噪声的统计方差特性,并提出一种更加光滑且更加容易控制的指数缩放因子评估方法.系统辨识的仿真结果表明本文方法与传统的变正则因子方法以及变步长方法相比有更快的收敛速度与更低的稳态误差.     

Learning Association Rules and Tracking the Changing Concepts on Webpages: An Effective Pornographic Websites Filtering Approach

We applied the decision tree algorithm to learn association rules between webpage’s category (pornographic or normal) and the critical features. Based on these rules, we proposed an efficient method of filtering pornographic webpages with the following major advantages: 1) a weighted window-based technique was proposed to estimate for the condition of concept drift for the keywords found recently in pornographic webpages; 2) checking only contexts of webpages without scanning pictures; 3) an incremental learning mechanism was designed to incrementally update the pornographic keyword database.     

一种针对类别数据分析的平行坐标改进方法

针对类别数据在传统平行坐标系中的映射重叠问题，提出类别统计和数据累积式偏移映射的平行坐标改进方法。该方法首先统计多维数据中的各类别数据的频次，使用直方图表示其记录数，将直方图与平行坐标相结合提出改进平行坐标。然后提出一种类别数据的数据累积式偏移算法，将映射在一点的数据均匀分布在坐标轴上的一定区域中，区域的范围根据数据记录数确定。最后设计实现可视化分析系统，通过改进平行坐标实现对数据集的筛选、条件交叉分析、类别间数据分析和维度间数据分析；通过联动视图和弦图两种方式实现每两个维度间的对比分析；通过字云显示每一维度的频次分布。案例数据集实验结果表明，该方法能在平行坐标中实现各维度中类别间的对比、各维度中记录数排序，以及对筛选数据集的分析，展示类别型数据维度间的关联关系。     

基于多尺度多任务卷积神经网络的人群计数

在智能监控领域，实现人群计数具有重要价值，针对人群尺度不一、人群密度分布不均及遮挡等问题，提出一种多尺度多任务卷积神经网络（MMCNN）进行人群计数的方法。首先提出一种新颖的自适应人形核生成密度图描述人群信息，消除人群遮挡影响；其次通过构建多尺度卷积神经网络解决人群尺度不一问题，以多任务学习机制同时估计密度图及人群密度等级，解决人群分布不均问题；最后设计一种加权损失函数，提高人群计数准确率。在UCF_CC_50和World Expo'10数据库上进行了评估，验证了自适应人形核的有效性。实验结果表明：所提算法比Sindagi等的方法（SINDAGI V A，PATEL V M.CNN-based cascaded multi-task learning of high-level prior and density estimation for crowd counting.Proceedings of the 2017 14th IEEE International Conference on Advanced Video and Signal Based Surveillance.Piscataway，NJ：IEEE，2017：1-6）在UCF_CC_50数据库上平均绝对误差（MAE）数值和均方误差（MSE）数值分别降低约1.7和45；与Zhang等的方法（ZHANG Y，ZHOU D，CHEN S，et al.Single-image crowd counting via multi-column convolutional neural network.Proceedings of the 2016 IEEE Conference on Computer Vision and Pattern Recognition.Washington，DC：IEEE Computer Society，2016：589-597）相比，在World Expo'10数据库上所提算法的MAE值降低约1.5，且在真实公共汽车数据库上仅0~3人的计数误差，表明其实用性较强。     

潜孔钻机湿式除尘系统的改造

潜孔钻机由于钻孔直径大、钻孔效率高等优点,在矿山开采、建筑等领域应用广泛。潜孔钻机潜孔式凿岩的实质是在轴向压力的作用下,利用冲击和回转两种力进行破碎岩石的方法,最终形成了大量的岩粉通过压缩空气沿着钻杆与孔壁之间排出孔外。潜孔钻机设计了干式除尘和湿式除尘两套系统,根据现场使用情况干式除尘系统不适合现场工况使用,湿式除尘系统由于结构设计不合理导致除尘效果不稳定。通过对湿式除尘系统结构分析总结,并对其制定了改造方案,并组织了实施,取得了良好除尘效果。     

Inorganic thermoelectric materials: A review

Thermoelectric generator, which converts heat into electrical energy, has great potential to power portable devices. Nevertheless, the efficiency of a thermoelectric generator suffers due to inefficient thermoelectric material performance. In the last two decades, the performance of inorganic thermoelectric materials has been significantly advanced through rigorous efforts and novel techniques. In this review, major issues and recent advancements that are associated with the efficiency of inorganic thermoelectric materials are encapsulated. In addition, miscellaneous optimization strategies, such as band engineering, energy filtering, modulation doping, and low dimensional materials to improve the performance of inorganic thermoelectric materials are reported. The methodological reviews and analyses showed that all these techniques have significantly enhanced the Seebeck coefficient, electrical conductivity, and reduced the thermal conductivity, consequently, improved ZT value to 2.42, 2.6, and 1.85 for near-room, medium, and high temperature inorganic thermoelectric material, respectively. Moreover, this review also focuses on the performance of silicon nanowires and their common fabrication techniques, which have the potential for thermoelectric power generation. Finally, the key outcomes along with future directions from this review are discussed at the end of this article.     

基于动态模态分解的缸内流场演变及动能分析

采用高速粒子图像测速技术(particle image velocimetry,PIV)测量了一台直喷式光学发动机的缸内流场,利用动态模态分解(dynamic mode decomposition,DMD)算法,提取了发动机从进气冲程早期到压缩冲程后期中出现的多尺度涡团结构,量化了涡团的比动能在整个冲程阶段的衰减程度。结果表明:从进气冲程早期开始,缸内流场主要由低阶DMD模态表现的大尺度流场结构和高阶DMD模态表现的小尺度涡团结构组成;DMD模态的比动能变化可清楚地反映从大尺度流场结构到小尺度涡团的能量级联和耗散过程。同时还发现,与压缩冲程相比,进气冲程期间的流场可形成更多小尺度的涡团结构,并表现出更快的能量衰减特征,且该阶段流场能量衰减现象对发动机转速更加敏感。     

基于修正 RSSI 值的四边形加权质心定位算法

在利用接收信号强度指示(RSSI)对无线传感器网络中的未知节点进行定位时,RSSI 值易受环境的影响导致定位误差, 为此提出基于 RSSI 测距修正的四边形加权质心定位算法(QWCRC)。 先对来自同一锚节点的多个 RSSI 值进行卡尔曼滤波,得 到修正的 RSSI 值,致使测距尽可能的接近真实距离;再采用四边形加权定位对未知节点进行定位,同时利用最小二乘法进行辅 助定位,此算法对于相邻锚节点圆不相交的情况给出新的解决方案。 实验结果对比表明,改进的算法相比较于四边形加权质心 算法(QWC)和 RSSI 测距修正的三角形加权算法(TWCRC),在锚节点数目 5×5 和噪声强度为 0 dbm 时,定位精度可分别提升 87. 14%和 35. 51%。